¿Qué es el A/B Testing?

¿Qué es a/b testing?

¿Qué es el A/B Testing?

El test A/B es un proceso de diseño de pruebas que compara dos versiones del mismo producto o servicio. Sigue un experimento controlado en el que una versión del producto es “A” y la otra versión es “B”. El A/B testing ayuda a las empresas a determinar qué versión es más efectiva, comparando los resultados entre cada variación.

¿Por qué es tan importante el A/B Testing?

Corrige los puntos débiles de los visitantes

los visitantes llegan a tu sitio web con un objetivo establecido en mente. No se quedan para leer todo el contenido o para comprar todos los productos. En cambio, están enfocados en encontrar la respuesta a una pregunta o resolver un problema.

Los sitios web deben ser lo suficientemente efectivos como para guiar a los usuarios a completar ese objetivo. A veces, ese objetivo se puede lograr de varias maneras diferentes. Por ejemplo, un sitio de venta en línea puede ofrecer diferentes formas de pago, diferentes envíos o diferentes formas de contactar al servicio de atención al cliente.

La prueba A/B es una forma de determinar qué versión de un sitio web es más efectiva para guiar a los usuarios a completar un objetivo. Se realiza mediante el seguimiento de los usuarios que visitan el sitio web y la comparación de su comportamiento en diferentes versiones del sitio.

La prueba A/B puede ayudar a los sitios web a mejorar el diseño y la funcionalidad, y a aumentar las conversiones.

Impulsa un mejor retorno de la inversión

No tiene que gastar dinero adquiriendo el nuevo tráfico; en su lugar, solo tienes que enviar los visitantes existentes a una página de destino diferente.

Ayuda a aumentar las conversiones: si bien es posible que el objetivo de tu sitio web sea generar tráfico, el objetivo final es hacer que ese tráfico se convierta en clientes. Las pruebas A / B pueden ayudarte a identificar qué cambios en tu sitio web pueden impulsar el número de conversiones.

Reduce el riesgo de tomar malas decisiones

Es fácil suponer que un cambio particular mejorará el rendimiento de tu sitio web, pero a veces esos cambios no tienen el efecto deseado. Al realizar pruebas A / B, puede reducir el riesgo de tomar decisiones de diseño erradas que podrían perjudicar el rendimiento de tu sitio web.

Ayuda a comprender mejor a los visitantes

Las pruebas A / B le permiten ver exactamente cómo se comportan los visitantes en tu sitio web. Esto nos ayuda a comprender mejor qué les gusta y qué no les gusta, y te permite tomar decisiones informadas sobre el diseño y el contenido de la web.

Ayuda a realizar modificaciones de bajo riesgo

No tiene que rediseñar toda la página; en su lugar, puedes probar una versión modificada de la misma.

Las pruebas A/B pueden ayudar a reducir el tiempo y el costo de las decisiones de diseño.

Algunos ejemplos de decisiones de diseño que pueden beneficiarse de las pruebas A/B son el diseño de un sitio web, la selección de una imagen para un anuncio o el diseño de un correo electrónico.

¿Cómo realizar un Test A/B con ejemplos?

Paso 1: Seleccione el objetivo del test

El objetivo del test debe ser claro y medible. Algunos objetivos posibles para un test A / B podrían ser:

  • Incrementar las conversiones
  • Mejorar el tiempo de permanencia en el sitio
  • Aumentar el tráfico del sitio

Paso 2: Identifica tu variable de rendimiento

La variable de rendimiento es el elemento que está siendo testeado y puede ser cualquier cosa, desde el texto de un botón hasta una nueva característica del sitio.

Por ejemplo: Si el objetivo del test es mejorar las conversiones, entonces la variable de rendimiento podría ser el texto del botón de llamada a la acción.

Paso 3: Segmente tu audiencia

La segmentación de la audiencia es importante para asegurarse de que el test se lleve a cabo con el grupo adecuado de personas.

Por ejemplo: Si el objetivo del test es mejorar las conversiones, entonces la segmentación de la audiencia podría ser personas que han visitado el sitio pero no han realizado una compra.

Paso 4: Ejecute el test

Una vez que el objetivo y la variable de rendimiento hayan sido seleccionados, el test se puede ejecutar.

Hay varias maneras de hacerlo, pero la manera más común es usar una herramienta de software para generar dos versiones de la página web (una con la versión original y otra con la versión modificada de la variable de rendimiento) y luego redirigir el tráfico hacia las dos versiones de la página.

Paso 5: Analiza los resultados

Después de que el test haya sido ejecutado durante un período de tiempo, los resultados se pueden analizar para ver qué versión de la página web tuvo mejor rendimiento.

Por ejemplo: Si el objetivo del test era mejorar las conversiones, entonces se pueden comparar las tasas de conversión de las dos versiones de la página web.

Tipos de Pruebas A/B Testing

Las pruebas A/B son un método para probar diferentes versiones de los cuales podemos ver:

Pruebas de un solo canal: en este tipo de pruebas A/B, se prueban dos versiones de tu sitio web para un atributo específico, como el color del botón o el texto en una página de destino. Este tipo de test A/B es el más sencillo y ampliamente utilizado, y no hay razón para no hacerlo.

Pruebas multicanal: en este tipo de pruebas A/B, se prueban versiones de tu sitio web en varios canales. Por ejemplo, puedes realizar una prueba A/B en tu sitio web, página de destino y correo electrónico.

Este tipo de prueba es un poco más desafiante porque necesita tener en cuenta cuando un usuario hace clic en el enlace a tu sitio web, lee la página y luego hace clic en el enlace a la campaña de correo electrónico. Este tipo de prueba es importante porque te permite realizar pruebas más precisas.

Pruebas multiversión: en este tipo de pruebas A/B, se prueban diferentes versiones de tu sitio web entre sí, a veces dentro de la misma campaña.

Por ejemplo, podemos comparar dos versiones diferentes de nuestras páginas de destino para averiguar cuál es más eficaz. Este tipo de prueba se utiliza a menudo para comprobar el impacto de una nueva iniciativa de diseño en las conversiones.